Impact of Amyloid Precursor Protein Hydrophilic Transmembrane Residues on Amyloid-Beta Generation
Notice bibliographique
Résumé
Amyloid-β (Aβ) peptides are likely the molecular cause of neurodegeneration observed in Alzheimer's disease. In the brain, Aβ42 and Aβ40 are toxic and the most important proteolytic fragments generated through sequential processing of the amyloid precursor protein (APP) by β- and γ-secretases. Impeding the generation of Aβ42 and Aβ40 is thus considered as a promising strategy to prevent Alzheimer's disease. We therefore wanted to determine key parameters of the APP transmembrane sequence enabling production of these Aβ species. Here we show that the hydrophilicity of amino acid residues G33, T43, and T48 critically determines the generation of Aβ42 and Aβ40 peptides (amino acid numbering according to Aβ nomenclature starting with aspartic acid 1). First, we performed a comprehensive mutational analysis of glycine residue G33 positioned within the N-terminal half of the APP transmembrane sequence by exchanging it against the 19 other amino acids. We found that hydrophilicity of the residue at position 33 positively correlated with Aβ42 and Aβ40 generation. Second, we analyzed two threonine residues at positions T43 and T48 in the C-terminal half of the APP-transmembrane sequence. Replacement of single threonine residues by hydrophobic valines inversely affected Aβ42 and Aβ40 generation. We observed that threonine mutants affected the initial γ-secretase cut, which is associated with levels of Aβ42 or Aβ40. Overall, hydrophilic residues of the APP transmembrane sequence decide on the exact initial γ-cut and the amounts of Aβ42 and Aβ40.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».